一 .  np.vstack: 按垂直方向(行顺序)堆叠数组构成一个新的数组 In[3]: import numpy as np In[4]: a = np.array([[1,2,3]]) a.shape Out[4]: (1, 3) In [5]: b = np.array([[4,5,6]]) b.shape Out[5]: (1, 3) In [6]: c = np.vstack((a,b)) # 将两个(1,3)形状的数组按垂直方向叠加 print(c) c.shape # 输出形状为…

a = [[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]] a = np.ndarray(a) array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) type(a) numpy.ndarray a.flatten() array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 从上面可以 看出,numpy中的flatten是按照行进行,在按照列,最后按照通道. 就这样子…

import numpy as np dt = np.arange(10).reshape(5,2) # ============================================================================= # Out[2]: # array([[0, 1], # [2, 3], # [4, 5], # [6, 7], # [8, 9]]) # =================================================…

flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,其官方文档是这样描述的: ndarray.flatten(order='C') Return a copy of the array collapsed into one dimension. Parameters:   order : {‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, optional ‘C’ means to flatten in row-major (C-style) order. ‘F’ means to f…

pandas and numpy notebook        最近工作交接,整理电脑资料时看到了之前的基于Jupyter学习数据分析相关模块学习笔记.想着拿出来分享一下,可是Jupyter导出来html文件,博客园不支持js注入,贴图效果实在太差劲儿.所以只贴了内容,要是有需要文件原版(pdf.md.html等)可以在评论区说一下.        本系列是数据分析相关的,打算做一个持续连载,后边便于自己系统查看和回顾. 另外,本片博客在github上有PDF版本,并且格式也很清爽,请转htt…

NumPy 数组操作: 1.修改数组形状 a.numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 在不改变数据的条件下修改形状 b.numpy.ndarray.flat 是一个数组元素迭代器 c.numpy.ndarray.flatten(self, order) 返回一份数组拷贝,对拷贝数组修改不会影响原数组 d.numpy.ravel(a, order='C') 展开数组元素,顺序通常是 "C 风格",返回的是数组视图,即修改会影响原始数组 import…

1.1数组对象基础 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .tab…

  周末码一文,明天见矩阵- 其实Numpy之类的单讲特别没意思,但不稍微说下后面说实际应用又不行,所以大家就练练手吧 代码裤子: https://github.com/lotapp/BaseCode 在线编程: https://mybinder.org/v2/gh/lotapp/BaseCode/master 在线地址: http://github.lesschina.com/python/ai/numpy 1.数组定义.常见属性 ¶ 引入一下 Numpy模块, Numpy的数组使用可以查看一…

(1)NumPy - 切片和索引 l  ndarray对象中的元素遵循基于零的索引. 有三种可用的索引方法类型: 字段访问,基本切片和高级索引. l  基本切片 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展.切片只是返回一个观图. l  如果一个ndarray是非元组序列,数据类型为整数或布尔值的ndarray,或者至少一个元素为序列对象的元组,我们就能够用它来索引ndarray.高级索引始终返回数据的副本. 有两种类型的高级索引:整数和布尔值. 整数索引实例 import numpy as n…

一.NumPy简介 其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包…